MOVING OBJECT DETECTION AND TRACKING USING UNSUPERVISED MACHINE LEARNING TECHNIQUE
DENETİMSİZ MAKİNE ÖĞRENME TEKNİĞİYLE HAREKETLİ NESNE TESPİTİ VE İZLEME
- Tez No: 716149
- Danışmanlar: PROF. DR. OĞUZ BAYAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Hareketli nesneler, Moving objects
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Birçok nesnenin tanımlanması ve takibi, bilgisayar tabanlı görüş kontrolü ve davranış tanımadaki en kritik görevler arasındadır. Bu teklif, gerçek zamanlı bir çoklu nesne algılama sistemi sunar ve çıktısını halihazırda kullanımda olan üç yöntemle karşılaştırır. 'İzleme Özellikleri' algoritması, her çerçevenin özellik noktalarının çıkarılması için kullanılır. Harekete bağlı bilgiye dayalı olarak, hareket eden nesneler için fonksiyon noktaları aşağıdaki çerçeveden çıkarılır. Bunun yerine, her bir kare, hareketli bilgi ve konumlarına göre hareket eden nesnelerin sayısını hesaplar ve sonuçta Kmeans Algoritmasını kullanarak kümeleri hesaplar. Bu analiz için hareketli nesnelerin kümelenmesi, piksel ve hareket yoğunluklarından, hareket yönü ve özellik noktası konumundan oluşan özellik vektörleri kullanılarak gerçekleştirilir. Öneri, hassasiyet ve performans açısından hareketli nesnelerin sayısını belirleme ve hızlı bir şekilde izleme konusunda son derece etkilidir.
Özet (Çeviri)
The identification and tracking of many objects are among the most critical tasks in computer-based vision control and behavior recognition. This proposal introduces a multiple object detection system in real time and contrasts its output with three methods already in use. The algorithm 'Tracking Features' is used for extraction of each frame's feature points. Based on movement-dependent knowledge, the function points for moving objects are extracted from the following frame. Instead, each frame calculates the number of moving objects based on their moving information and location and ultimately clusters using the Kmeans Algorithm. For this analysis the clustering of moving objects is carried out using feature vectors consisting of the intensities of pixels and motion, Direction of movement and feature point location. The proposal is extremely effective in determining and quickly monitoring the number of moving objects with regard to precision and performance.
Benzer Tezler
- Dynamic object detection and tracking using sensor fusion and particle filter
Sensör füzyonu ve parçacık filtrelemesi kullanarak hareketli nesnelerin tespiti ve takip edilmesi
BERK PELENK
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilim ve TeknolojiGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN
- Hareketli kamera ile gerçek zamanlı hareketli nesne takibi
Real-time moving object tracking using active camera
TÜLİN ŞENTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
- Video surveillance system based on action and event recognition with moving object detection and tracking
Hareketli nesne algılama ve izleme ile eylem ve olay tanımaya dayalı video gözetim sistemi
TUĞÇE ELÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ZÜBEYİR ÜNLÜ
- Visual detection and tracking of moving objects
Hareketli nesnelerin görsel tespiti ve izlenmesi
HAMZA ERGEZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Raspberry Pi kartı kullanarak nesne tespit ve takip robotunun tasarımı ve modellenmesi
Design and modeling of object detection and tracking robot with using raspberry Pi
TANER YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mekatronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÇAVAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUZAFFER ASLAN